2608
Ділюсь про те як стати продуктивнішим використовуючи AI в програмуванні.
Хочете пораду?
Якщо ви досі не пишете тестів - вас замінять ті хто їх пишуть, бо нейронки тоді краще пишуть код. Тому починайте це вже робити. А ще краще всі рівні тестів - юніт, інтеграційний, е2е, які там ще?
Тепер коли якісний код стало генерити легко, якщо є правильний контекст - ціна знань підвищилася в рази.
Як сказала одна людина з fwdays конфи, від джунів очіквання тепер що вони оперують агентами, просто відповідальності їм багато не давати
А знання патернів програмування буде не просто удєлом гіків по софтарчу, а база, бо тоді код якісніший в рази стає. Просто зміниться рівень розуміння їх
А, ну і ще навчатися з нейронками легше, не треба тьюторів
мені «дуже подобається», коли роботу LLM зводять до це просто next-token predictor
бо технічно — це так і є
але це завжди пояснення рівня:
людина — це просто мʼясо, яке передає електричні імпульси
Neural networks, trained with different objectives on different data and modalities, are converging to a shared statistical model of reality in their representation spaces
all strong models are alike, each weak model is weak in its own way
The training data for our algorithms are shadows on the cave wall
чому варто скачати саме codex app:
вони дають генерити зображення з gpt image 2 в підписці
спробуйте візуалізувати план подібними діаграмами щоб краще зрозуміти (особливо якщо стосується дебагу)
Результат
/channel/botfatherdev/1898
Варю лінивий рис в пакетику
Але він просто без нічого
Попросив чатгпт продовжити рецепт але тепер для яйця з рисом
Тримайте потужний воркшоп від Мета Покока (дуже крутий відомий чел в сфері ШІ кодинга) - про архітектуру та реальні процеси в AI-інжинірингу, який чудово розкриває реально дієві підходи до вайбкодингу.
Це прям золото, раджу дуже уважно глянути
Він детально розбирає, як уникати переповнення контексту, декомпозувати задачі на вертикальні слайси та налаштовувати автономні цикли написання коду агентами.
https://youtu.be/-QFHIoCo-Ko
Чекаю коли нейронкою можна буде генерити аудіо так само як зараз ми це робимо з картинками
Тобто і audio gen i audio editing
Частково це вже є але не на тому рівні як image gen
Smart Zone vs Dumb ZoneЧитать полностью…
AI добре працює з малими, чіткими задачами, але деградує, коли контекст і обсяг роботи роздуваються.
Діаграма показує цей перехід: від контрольованого “Smart Zone” до перевантаженого “Dumb Zone”.
я попросив gpt-5.5 low зробити для вас нарізку кліпів з цього відео
вона справилась з ПЕРШОГО разу
зробила повністю все + накидала драфти промптів для image gen.
Ось що вийшло:
Пізніше буде гарно б ще щоб можна було власного Openclaw бота запускати на підписці.
Тоді можна ще і скіли і кастомні MCP засунути
заповніть опитування State of AI 2026 якщо є хвилинка!
https://survey.devographics.com/survey/state-of-ai/2026?source=post_survey_share_chat
Ну і для підписників Pro вони знову подвоїли ліміти)))) до 31 Травня!
Читать полностью…
при чому коли він тестує — він пише ось такий формат пайтон скрипта зразу в ssh виклику
і відразу отримує відповідь
Сьогодні святкуємо 3кк юзерів в Codex з оновленими лімітами ))))
В мене як раз було на 3% і чекати до 10 квітня :D
Tracer Bullets Beat Layers
Чому AI не варто давати горизонтальні фази типу “спочатку вся база, потім весь API, потім UI”.
На діаграмі порівнюється це з вертикальними "зрізами", які проходять через DB/API/UI і дають швидкий feedback
Codex знову скидають ліміти 😅
За 14г до того як вони мали скинутися
написав Грегу Брокману про те що Low "Intelligence" звучить дивно для GPT-5.5
попросив грока запропонувати їм кращі опції:
Класний варіант:
Quick / Standard / Thorough / Expert
Low / Medium / High / Extra High
Непопулярна думка:Читать полностью…
нейронки — не щось штучне та «несправжнє». деякі люди стверджують що навіть приставка "штучний" до слова "інтелект" не має сенсу. Щось типу того, що інтелект не може бути штучним
нейронки роблять рівно те саме, що і мозок: дістають закономірності з реального світу
Мозок отримує досвід, шукає патерни, приймає якісь рішення і отримує фідбек від реальності, і нарешті оновлює зв’язки.
Нейронка отримує дані, витягує патерни, робить prediction/output, отримує feedback/reward/loss, оновлює weights.
В обох випадках суть одна:
- багато даних
- багато ітерацій
- нормальний feedback loop
Тому мораль проста:
треба дбати про мозок як про нейронку
Що читаєш,
З ким говориш,
Які задачі розв’язуєш,
Який фідбек отримуєш,
Скільки спиш, щоб мозок нормально консолідував корисні спогади і прунив зайві речі.
Бо можна 10,000 годин тренувати себе на херні і просто зацементувати криві патерни
А можна будувати нормальний тренувальний пайплайн для власної нейронки))
garbage in -> garbage out працює не тільки для моделек
Повторюю якщо хтось пропустив цей пост <3
Читать полностью…
Grill First, Plan Later
Перед плануванням треба “допитати” ідею: уточнити вимоги, ризики й межі задачі.
Діаграма показує шлях від розмитого брифу через Q&A до спільного розуміння.
Що вже є:
- eleven labs sound effects, voice, music
- Suno/Udio music gen
- звук який йде з відео генераціями (теж з промпта фактично ж)
Запланував крч на 4 дні о 10й годині
Напишіть якщо час невдалий
до попереднього відео: Smart Zone vs Dumb Zone
сьогодні запостити всі діаграми і відео чи розтягнути на кілька днів?
а воно і правда непогане, принаймні для роботи в терміналі
Читать полностью…
🧠 Bot Memory — redesigned
The old "Documents" section is now Bot Memory, and it works differently.
Two memory types:
• Always Active — the bot reads this before every single message. Use for personality, rules, key facts. You can skip setting prompt — just use memory.
• Knowledge Base — the bot searches this when a relevant question comes up. Use for FAQs, policies, product info. This works as before, but you'll need to be more explicit to search the memory
When adding a memory you choose format — Text or FAQ.
Total budget — 10,000 characters shared with the system prompt at runtime. There's search, sort, filter by type, bulk import, and a live character counter so you always see how much budget you have left.
Короткий дайджест цікавих новин на сьогодні 👇
Research-driven agents виходять із розряду ідеї в робочий патерн.Читать полностью…
Що сталося: SkyPilot показали, що агент, який спочатку читає papers, форки й альтернативні бекенди, а вже потім лізе в код, знайшов 5 реальних оптимізацій дляllama.cpp: до +15% на x86 і +5% на ARM, приблизно за $29 і ~3 години.
Чому це важливо для агентів: це сильний аргумент за multi-stage loop "research → plan → code → eval", а не тупий repo-only autopilot.
Джерела: HN, blog
Anthropic винесла “advisor strategy” в Claude Platform.
Що сталося: тепер Sonnet або Haiku можуть під час задачі радитись з Opus як із “радником” в межах одного API flow. За їхніми evals, Sonnet+Opus advisor дав +2.7 п.п. на SWE-bench Multilingual і ще й знизив cost per task на 11.9%.
Чому це важливо для агентів: це майже готовий шаблон для дешевшої orchestration, де важка модель вмикається тільки на складних розвилках, а не тягне весь run.
Джерела: Claude, Reddit
На HN злетів Shell-MCP, тобто “дай агенту нормальний термінал, а не 20 штучних тулів”.
Що сталося: Show HN про MCP-сервер із persistent shell sessions, деcd, env vars,nvm,condaживуть між командами, плюс є allowlist і audit log.
Чому це важливо для агентів: persistent execution state різко зменшує тертя в coding agents, а guardrails/audit роблять такий доступ ближчим до production-режиму.
Джерела: HN, GitHub
Нарешті вони це додали. Тепер в ChatGPT є підписка на Pro за 100$
І по лімітам на codex вона реально того варта! GPT-5.4 дуже гарно пише код, і дуже часто розумніше клода (краще помічає баги, менше вигадує)
Для тих в кого трошки більше грошей - раджу комбінувати 100 план від антропік + 100 від опенаі.
Як мінімум для тих хто любить вайбкодити фронт - клод тут поки що топ (ну і джеміні туди можна)
Codex пише е2е тести під нову агентну селестію, перевіряє що працює і виявляє що не працює
просто магія якась
При чому що мене вражає, це те що це реальні (на тестовому телеграм сервері) тести, з реальних акаунтів, шляхом python та js бібліотек
кодекс фактично керує акаунтом, приводить базу даних в потрібний стан — наприклад сам виявив, що недостатньо балансу — і додав в тест поповнення балансу до того як виконувати дію
щоб встановити собі гарний statusline в Claude Code:
/statusline show model, git branch, session cost, input/output/cached tokens, and context percentage in two lines